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这意味着：若我们已经知道宏观历史 <math>\overleftarrow{Z_t}</math>，再额外补充微观历史 <math>\overleftarrow{X_t}</math>，也不会提升对宏观未来的预测能力。它的物理意义是，宏观尺度在信息上已经“自给自足”，微观细节对宏观预测来说是冗余的。

这意味着：若我们已经知道宏观历史 <math>\overleftarrow{Z_t}</math>，再额外补充微观历史 <math>\overleftarrow{X_t}</math>，也不会提升对宏观未来的预测能力。它的物理意义是，宏观尺度在信息上已经“自给自足”，微观细节对宏观预测来说是冗余的。

Anil Seth等人在其“动力学解耦”（Dynamical independence）文章中<ref name=":26">Barnett, Lionel, and Anil K. Seth. "Dynamical independence: discovering emergent macroscopic processes in complex dynamical systems." Physical Review E 108.1 (2023): 014304.</ref>认为，符合信息闭合的系统中的宏观和微观动力学已经实现了“解耦”。一个人在跑步的时候，其身体内的细胞会进行各种各样的运动和反应。然而，我们不需要知晓所有这些细胞的状态，仅凭他的肢体动作就能判断他下一秒是否会继续跑步。也就是说，细胞的信息对我们来说是冗余的，而细胞这个微观层面和肢体这个宏观层面的动力学则实现了“解耦”。

[[Anil Seth]]等人在文章<ref name=":26">Barnett, Lionel, and Anil K. Seth. "Dynamical independence: discovering emergent macroscopic processes in complex dynamical systems." Physical Review E 108.1 (2023): 014304.</ref>中提出了“动力学解耦”（Dynamical independence）的概念，并认为符合信息闭合的系统中的宏观和微观动力学已经实现了“解耦”。一个人在跑步的时候，其身体内的细胞会进行各种各样的运动和反应。然而，我们不需要知晓所有这些细胞的状态，仅凭他的肢体动作就能判断他下一秒是否会继续跑步。也就是说，细胞的信息对我们来说是冗余的，而细胞这个微观层面和肢体这个宏观层面的动力学则实现了“解耦”。

对给定的粗粒化函数 <math>f</math> 而言，因果闭合和信息闭合是等价的<ref name="closure" />。前者从干预与因果的角度表达同一件事，后者从预测与信息的角度表达同一件事。

对给定的粗粒化函数 <math>f</math> 而言，因果闭合和信息闭合是等价的<ref name="closure" />。前者从干预与因果的角度表达同一件事，后者从预测与信息的角度表达同一件事。